本篇内容介绍了“怎么用python读写CSV文件”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
1、使用基础Python代码来读写和处理CSV文件
2、使用pandas读写和处理CSV文件
3、使用内置csv读写和处理CSV文件
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import sys
#使用基础Python代码来读写和处理CSV文件
input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]
with open(input_file, 'r', newline='') as filereader:
with open(output_file, 'w', newline='') as filewriter:
header = filereader.readline()
header = header.strip()
header_list = header.split(',')
print(header_list)
#map 函数将 str 函数应用于 header_list 中的每个元素，
#确保每个元素都是字符串。然后，
#join 函数在 header_list 中的每个值之 间插入一个逗号，将这个列表转换为一个字符串
filewriter.write(','.join(map(str,header_list))+'\n')
for row in filereader:
row = row.strip()
row_list = row.split(',')
print(row_list)
filewriter.write(','.join(map(str,row_list))+'\n')说明：map 函数将 str 函数应用于 header_list 中的每个元素，确保每个元素都是字符串。然后，
join 函数在 header_list 中的每个值之 间插入一个逗号，将这个列表转换为一个字符串。
执行：
#使用pandas读写和处理CSV文件
import pandas as pd
input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]
#data_frame：数据框也是存储数据的一种方式。
#数据框中保留了“表格”这种数据组织方式，不需要使用列表套列表的方式来分析数据
data_frame = pd.read_csv(input_file)
print(data_frame)
data_frame.to_csv(output_file, index=False)说明：data_frame：数据框也是存储数据的一种方式。数据框中保留了“表格”这种数据组织方式，不需要使用列表套列表的方式来分析数据。
执行：
#使用内置csv读写和处理CSV文件，用于正确 处理数据值中的嵌入逗号和其他复杂模式的
import csv
import sys
input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]
with open(input_file, 'r', newline='') as csv_in_file:
with open(output_file, 'w', newline='') as csv_out_file:
#创建文件读对象
#第二个参数（就是 delimiter=','） 是默认分隔符，
#所以如果你的输入文件和输出文件都是用逗号分隔的，就不需要指定这个 参数
filereader = csv.reader(csv_in_file, delimiter=',')
#创建文件写对象
filewriter = csv.writer(csv_out_file, delimiter=',')
for row_list in filereader:
print(row_list)
filewriter.writerow(row_list)说明：第二个参数（就是 delimiter=','） 是默认分隔符，所以如果你的输入文件和输出文件都是用逗号分隔的，就不需要指定这个参数。
执行：
“怎么用python读写CSV文件”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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